我为智能编码构建了一个代码上下文图

我一直好奇，提供一种基础设施，让代理能够以关系而非文本的形式探索代码库，这会对AI代理的性能产生什么影响。所以，在过去几周里，我一直在构建一个解析器，它对代码库进行静态分析，从中创建图，并作为MCP提供，供代理探索。我终于有机会将其与Gemma 4 26B进行直接比较，结果非常有趣。在让代理探索Apache Kafka中的请求流路径这个开放式问题上，运行在Gemini CLI中的Gemma 4 26B花了6分钟读取文件，最终耗尽了速率限制。而另一个同样由Gemma 4 26B驱动的代理，由于可以访问代码图，在不到2分钟内完成了探索，并且能够逐步生成完整的流程。我不禁疑惑，为什么上下文图没有变得更流行，而更大的工作流仍然依赖将markdown文件喂给代理。